Instale y configure el entorno de aprendizaje profundo de pytorch en pycharm

Instalar y configurar pycharm en pycharm

Requisitos previos

Se han instalado Anaconda y pycharm.

Verifique la versión del controlador de su tarjeta gráfica

Verifique la versión del controlador para seleccionar la versión del software cuda más tarde

Versión cuda, aquí está la versión real de cuda, pero puede usar una versión inferior del software cuda para administrar la versión superior. Debe entenderse que la versión superior es compatible con la versión inferior.

Elija la versión CUDA adecuada

Seleccione el software de la herramienta de administración cuda de acuerdo con la versión del controlador de la tarjeta gráfica anterior

Notas de la versión CUDA 12.1 (nvidia.com)

Descargue la versión de pytorch correspondiente

Hay dos pytorch y torchvision que deben descargarse. Seleccione de acuerdo con el enlace a continuación y la versión CUDA instalada arriba. Hay combinaciones. No elija al azar. Consulte el sitio web oficial para obtener recomendaciones (abra el enlace a continuación para ver).

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

A continuación se muestra un ejemplo:

Después de determinar la combinación, descargue los archivos whl de pytorch y torchvision según el siguiente enlace

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Crear un proyecto de proyecto

Crea un archivo py en el proyecto.

Crear un entorno virtual

conda crea un entorno virtual llamado pytorch_gpu: conda create -n pytorch_gpu01 python=3.8

Activar entorno virtual

Activa el entorno virtual: conda activa pytorch_gpu

Posibles problemas durante la primera activación

pregunta

Solución: Inicialice el Teminal. El Teminal en Python usa el powershell que viene con la computadora.

Instrucción: conda init powershell

Después de la inicialización, continúe activando el entorno virtual:

Si eso no funciona, intente cambiar conda init cmd.exe. La base principal es el tipo utilizado por Teminal como se muestra en la siguiente captura de pantalla:

Instalar pytorch para entorno virtual

Teminal cambia el directorio al directorio de archivos whl de pytorch y torchvision que acaba de descargar. Se recomienda colocarlo directamente debajo del proyecto para evitar cambios, como se muestra a continuación:

En Teminal, pip instala este archivo de antorcha. Use la tecla de tabulación para cambiar y seleccionar archivos en la carpeta actual, para que no tenga que escribir.

Se instalan los dos archivos whl, lo que indica que el kit de herramientas de pytorch se ha instalado en el entorno virtual. A continuación, asocie el proyecto al entorno virtual y el proyecto podrá utilizar el kit de herramientas en el entorno virtual.

Entornos virtuales asociados

El entorno virtual creado se colocará en el directorio donde está instalado Anaconda. Algunos están en la unidad C de forma predeterminada y otros se instalan de forma personalizada en otras unidades. Puede encontrarlo usted mismo. Debe asociar el proyecto con el entorno virtual. ambiente.

Asocie el entorno virtual, como se muestra en la figura siguiente, busque la carpeta envs en el directorio anaconda, ingrese y busque la carpeta del entorno virtual que configuró, busque el archivo python.exe y haga clic para seleccionarlo. Después de la confirmación, el proyecto de Python se asocia con el entorno virtual.

Pruebe si la instalación es exitosa

código de prueba py

import torch
print("hello torch{}".format(torch.__version__))

flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

ngpu = 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3, 3).cuda())

Resultados de la prueba

Si no funciona, intente cambiar a una versión diferente de la antorcha. También lo logré después de cambiar a una versión diferente.

Eliminar entorno virtual

Abra el mensaje de anaconda:

Ver el entorno virtual actual: lista de entornos conda

Elimine el entorno virtual especificado: conda remove -n your_env_name (nombre del entorno virtual) --all

El entorno virtual pytorch_gpu en anaconda también desapareció

O vaya directamente a la carpeta envs de anaconda y elimínela